Predicting nitrogen fertilizer requirements for corn by chlorophyll meter under different N availability conditions
Notice bibliographique
Résumé
Nitrogen management strategies that enhance fertilizer use efficiency and maximize profitability in corn require a rapid and accurate method to determine the crop N needs of current hybrids. The objective of this study was to evaluate the potential of a portable chlorophyll meter for predicting N fertilizer requirements for corn grown under varying levels of N availability. Several crop management treatments were imposed in an attempt to create conditions ranging from low N availability (oily food waste application in spring and fall, application at different rates in spring) to high N availability (continuous fertilized corn, winter wheat cover crop). Different corn hybrids were sown at different sites (21 site yr) and varying N fertilizer application rates were applied. Chlorophyll meter readings (CMR) were taken at the 5th to 6th leaf stage (V6) using a SPAD-502 chlorophyll meter. The crop management treatments, corn hybrids and their interaction significantly affected the chlorophyll meter readings. A high inverse correlation between chlorophyll meter readings and maximum economic rate of nitrogen (MERN) was observed (r = −0.87). The main new and unique aspect of our research is the development of a linear model for using chlorophyll meter measurements to make N fertilizer recommendations (MERN = 348.47 − 8.5304 × CMR ) for corn production under varying degrees of N availability in Southern Ontario. Key words: Chlorophyll meter, soil organic carbon, nitrogen application
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».